package com.kobeliu.entity;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;

/**
 * 剑指 41
 * 困难题 41
 *
 * 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。
 *
 * 例如，
 *
 * [2,3,4] 的中位数是 3
 *
 * [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5
 *
 * 设计一个支持以下两种操作的数据结构：
 *     void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。
 *     double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。
 *
 * 示例 1：
 * 输入：
 * ["MedianFinder","addNum","addNum","findMedian","addNum","findMedian"]
 * [[],[1],[2],[],[3],[]]
 * 输出：[null,null,null,1.50000,null,2.00000]
 */

public class Demo_58_Sword_41 {

    /**
     * 逻辑 如下
     *
     * 元素进来 先进大根堆 当N%2==1时，大根堆的顶(最大的一个数)放入小根堆
     * N%2 == 0时，进大根堆
     * 要判断两个堆的长度 奇数时 大根堆+1 = 小根堆  偶数时 大根堆 = 小根堆
     *
     * 读取中位数的时候 若 N为偶数 两个堆顶的数/2
     * 若N为奇数，小根堆的堆顶
     *
     */
    PriorityQueue<Integer> left = null; //大根堆
    PriorityQueue<Integer> right = null; //小跟队
    public Demo_58_Sword_41() {
        left=new PriorityQueue<>((n1,n2)->n2-n1); //大根堆
        right = new PriorityQueue<>(); //默认小根堆
    }

    public void addNum(int num) {
        left.add(num);
        right.add(left.poll());
        if(left.size()+1<right.size()){
            left.add(right.poll());
        }
    }

    public double findMedian() {
        if(left.size() == right.size()) {
            return ((double)left.peek()+(double)right.peek())/2;
        }
        return (double)right.peek();


    }
}
